はじめに
投資情報のポータルサイトであるinvest.comからAPIライクに情報取得できるinvestpyを使う第二回目。
investing.comが提供しているテクニカル情報は移動平均線、ピボット、そして各種テクニカル指標となる。
前回の記事「investpyを用いたスクリーニング(1)〜移動平均線からパーフェクトオーダー銘柄を抽出」では移動平均線からパーフェクトオーダー銘柄を取得した。
今回は各種テクニカル指標を使ってみる。
実装
最初の一歩
investing.comは日本株データも取り扱っているので今回は日経225銘柄(参考「日経平均、ダウなどの構成銘柄一覧を取得する」)を対象にしスクリーニングしてみる。
もちろん、東証上場銘柄すべてを対象(参考「再編成した東証市場のプライム等区分別銘柄一覧の取得」)にしてもよいが、相当負荷がかかるので試してみる場合は自己責任でお願いしたい。
まずは必要ライブラルのインポート(必要に応じてpipインスール、termcolorは好みで)
import investpy
import pandas as pd
from termcolor import colored as cl
次に日経225の銘柄リストをDataFrame化
# Nikkei 225
url = 'https://site1.sbisec.co.jp/ETGate/?OutSide=on&_ControlID=WPLETmgR001Control&_PageID=WPLETmgR001Mdtl20&_DataStoreID=DSWPLETmgR001Control&_ActionID=DefaultAID&getFlg=on&burl=search_market&cat1=market&cat2=none&dir=info&file=market_meigara_225.html'
table_list = pd.read_html(url)
df_nk225_sbi = table_list[1]
df_nk225_sbi = df_nk225_sbi.iloc[:, [0, 1]]
df_nk225_sbi.columns = ['symbol', 'name']
df_index = df_nk225_sbi.set_index('symbol')
investing.comで得られるテクニカル指標
実際に銘柄リストのスクリーニングを行う前に、まずどのようなテクニカル指標が取得できるかトヨタ自動車(7203)で確認する(2022/7/22終値)
intervalは取り敢えず日足のdailyで実施
country = 'Japan'
product_type = 'stock'
interval = 'daily' # '1min', '5mins', '30mins', '1hour', '5hour', 'daily', 'weekly', 'monthly'
symbol = '7203'
取得
df = investpy.technical_indicators(name=symbol, product_type=product_type,
country=country, interval=interval)
print(cl(f'Technical Indicator for {symbol} in {interval}', attrs=['bold']))
print(df)
結果
Technical Indicator for 7203 in daily
technical_indicator value signal
0 RSI(14) 55.1120 buy
1 STOCH(9,6) 63.1600 buy
2 STOCHRSI(14) 62.9550 buy
3 MACD(12,26) 65.4000 buy
4 ADX(14) 28.7390 sell
5 Williams %R -33.2250 buy
6 CCI(14) 95.2873 buy
7 ATR(14) 152.1429 high_volatility
8 Highs/Lows(14) 168.4643 buy
9 Ultimate Oscillator 55.0290 buy
10 ROC 3.0110 buy
11 Bull/Bear Power(13) 293.9340 buy
technical_indicatorカラムのRSI(14)などが指標を表しその横に値valueとシグナルsignalが表示されている。
buyが買いシグナルでsellが売りシグナルであるのでどう取り扱うかだが、素直にシグナルの数に従うことにする。
つまりbuyやsellの合計数が多いものを抽出するようにする。
シグナルの合計数による抽出
ATR(14)を除いた11項目のシグナルがbuyやsellを表示するので今回は合算値10以上のものを対象とする。
criteria = 10
technical_indicators_list = []
print(cl(f'Signal\tPoint\tSymbol\tName', attrs=['bold']))
for symbol in df_index.index.values:
try:
name = df_index.loc[symbol, 'name']
df = investpy.technical_indicators(name=str(symbol), product_type=product_type,
country=country, interval='daily')
technical_indicators_list.append({'symbol': symbol, 'name': name, 'df': df})
except Exception as e:
print(e)
continue
buy_count = (df['signal'] == 'buy').sum()
sell_count = (df['signal'] == 'sell').sum()
point = buy_count - sell_count
if point > 0:
signal = 'buy'
elif point < 0:
signal = 'sell'
else:
signal = ''
if abs(point) >= criteria:
print(f'{signal}\t{point}\t{symbol}\t{name}')
結果(2022/7/22終値)
Signal Point Symbol Name
buy 10 1801 大成建設
buy 10 2002 日清製粉グループ本社
buy 11 4061 デンカ
buy 10 4502 武田薬品工業
buy 11 4689 Zホールディングス
buy 11 4901 富士フイルムホールディングス
sell -10 5020 ENEOSホールディングス
buy 10 5108 ブリヂストン
buy 10 6479 ミネベアミツミ
buy 11 6753 シャープ
buy 10 7205 日野自動車
buy 11 7733 オリンパス
buy 11 7951 ヤマハ
buy 10 8001 伊藤忠商事
buy 10 8309 三井住友トラスト・ホールディングス
buy 10 8697 日本取引所グループ
sell -11 8750 第一生命ホールディングス
buy 10 9984 ソフトバンクグループ
ENEOSホールディングスと第一生命ホールディングスは売りシグナル。そして残りが買いシグナル。
しかし前回の記事にも書いたがどういう基準(順張り、逆張り)でシグナルを判定しているかはわからないがRSIのデータを見ると順張りのように思える。
トレード期間はintervalの設定した値に依存するのだろう。なので今回はスイングトレードを想定。
独自の条件設定
次はシグナルに頼らず指標の値から独自に抽出条件を設定してみる。
MACDやストキャスティクスは単一情報だけでは判断できないので買われすぎ売られすぎを表すRSIとトレンドを表すADXを使うことにした。
まずADXは20または25以上がトレンド発生中と判断されることが多いので今回は多めの35以上とした。
次にRSIは70や80は買われすぎなので今回50以上60以下というまだ上昇余地のある幅を選んだ。
(数値比較の部分、Pandasのqueryで処理したかったがやり方がよくわからなかった)
result = []
for x in technical_indicators_list:
symbol = x['symbol']
name = x['name']
df = x['df']
rsi = df.loc[0].value # RSI(14)
adx = df.loc[4].value # ADX(14)
if rsi >= 50 and rsi <=60 and adx >= 35:
result.append((adx, rsi, symbol, name))
for i, x in enumerate(sorted(result, reverse=True)):
if i == 0:
print(cl(f'ADX\tRSI\tSymbol\tName', attrs=['bold']))
adx, rsi, symbol, name = x
print(f'{adx:.1f}\t{rsi:.1f}\t{symbol}\t{name:<16}')
結果(2022/7/22終値)
ADX RSI Symbol Name
50.8 58.1 4523 エーザイ
41.6 51.2 9503 関西電力
41.4 54.8 4568 第一三共
38.5 54.6 5201 AGC
37.2 58.0 4631 DIC
エーザイのADXが高く、かつRSIもまだ余裕があるためイケイケなんだろうと思ってチャートみたら本当にそうだった(なお本日7/25瀑下げ中)。
しかし
エーザイのADX(14)の値が50オーバとかなかなか見ない値だなと思ってYahoo Financeで表示してみると36くらいだった。
RSI(14)はだいたい同じくらいでMACDなどもそうだった。
なのでこのADXの算出方法がよくわからないので鵜呑みにするのではなく参考程度に留めるべきだと感じた。
最後に
手軽にテクニカル指標が得られる点ではinvestpyならびにinvesting.comは重宝できる。
反面、どういった計算、判断しているかがわからないため参考指標であることを念頭に入れておきたい。
全ソースはこちら
(Google Colabを使う場合は日経225だとデータ量が多くConnection Errorを引き起こすためダウを使用)
